车间调度问题实际上是一个资源分配问题，问题的求解目标主要是如何调度有限的资源在执行任务的同时满足特定约束，以使作业目标值达到最优。柔性车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem，FJSP)由于突破了资源唯一性限制，减少了机器的约束，每道工序可由多个不同的机器完成，从而使车间调度问题更加符合生产实践。柔性车间调度问题相对经典车间调度问题(Job-shop Scheduling Problem，JSP)而言提高了问题的复杂性，所以与经典车间调度问题相比更加接近实际生产环境。改善调度优化算法，可大大提高生产效益和资源利用率，进而增强企业的竞争能力，其研究也具有重要的理论意义和实用价值。 本文选择以柔性作业车间的生产调度为研究对象，以分部遗传算法为基础，利用分部编码方法及分部遗传算子，采用双种群选择策略，并保留了原父代的优良性质，有效的保证了遗传后代的可行性，并结合自适应函数，对具有路径柔性的作业车间调度问题进行了系统的研究，完成了柔性车间调度问题模型的建立以及用于该调度问题的分部遗传算法的设计与实现。通过大量典型算例的研究，研究结果表明分部遗传算法能够较好的得到调度方案，而且运算收敛速度较快，具有较强的求解效率和质量，有利于生产计划和实际生产调度相结合。分部遗传算法在解决柔性车间调度问题上的有效性的研究成果为进一步研究和开发车间调度理论打下了一定的基础。